Optics,Mesoscale and Nanoscale Physics,Machine Learning,اپتیک , فیزیک Mesoscale و نانو , یادگیری ماشین ,
توضیحات
Submitted 21 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: The data and software that supports the findings of this study are openly available at https://github.com/UTS-CASLab/sps-quality
توضیحات به فارسی
ارائه شده 21 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: داده ها و نرم افزاری که از یافته های این مطالعه پشتیبانی می کند ، به طور آشکار در https://github.com/uts-caslab/sps-quality در دسترس است
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
The use of single-photon sources (SPSs) is central to numerous systems and devices proposed amidst a modern surge in quantum technology. However, manufacturing schemes remain imperfect, and single-photon emission purity must often be experimentally verified via interferometry. Such a process is typically slow and costly, which has motivated growing research into whether SPS quality can be more rapidly inferred from incomplete emission statistics. Hence, this study is a sequel to previous work that demonstrated significant uncertainty in the standard method of quality estimation, i.e. the least-squares fitting of a physically motivated function, and asks: can machine learning (ML) do better? The study leverages eight datasets obtained from measurements involving an exemplary quantum emitter, i.e. a single InGaAs/GaAs epitaxial quantum dot; these eight contexts predominantly vary in the intensity of the exciting laser. Specifically, via a form of `transfer learning', five ML models, three linear and two ensemble-based, are trained on data from seven of the contexts and tested on the eighth. Validation metrics quickly reveal that even a linear regressor can outperform standard fitting when it is tested on the same contexts it was trained on, but the success of transfer learning is less assured, even though statistical analysis, made possible by data augmentation, suggests its superiority as an early estimator. Accordingly, the study concludes by discussing future strategies for grappling with the problem of SPS context dissimilarity, e.g. feature engineering and model adaptation.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
استفاده از منابع تک فوتونی (SPSS) برای سیستم ها و دستگاه های بیشماری که در میان افزایش مدرن فناوری کوانتومی ارائه شده است ، مهم است.با این حال ، طرح های تولیدی ناقص هستند و خلوص انتشار تک فوتون اغلب باید از طریق تداخل سنجی به صورت تجربی تأیید شود.چنین فرآیندی به طور معمول کند و پرهزینه است ، که باعث افزایش تحقیقات در مورد اینکه آیا کیفیت SPS می تواند با سرعت بیشتری از آمار انتشار ناقص استنباط شود.از این رو ، این مطالعه دنباله ای برای کار قبلی است که عدم اطمینان قابل توجهی در روش استاندارد برآورد کیفیت ، یعنی کمترین مربع از یک عملکرد با انگیزه جسمی را نشان می دهد ، و می پرسد: آیا یادگیری ماشین (ML) می تواند بهتر باشد؟این مطالعه از هشت مجموعه داده به دست آمده از اندازه گیری های مربوط به یک کوانتومی نمونه نمونه ، یعنی یک نقطه کوانتومی Epitaxial INGAAS/GAAS استفاده می کند.این هشت زمینه عمدتا در شدت لیزر هیجان انگیز متفاوت است.به طور خاص ، از طریق شکلی از "یادگیری انتقال" ، پنج مدل ML ، سه خطی و دو گروه مبتنی بر گروه ، بر روی داده های هفت زمینه آموزش داده می شوند و در هشتم آزمایش می شوند.معیارهای اعتبار سنجی به سرعت نشان می دهد که حتی یک رگرسیونر خطی می تواند از اتصالات استاندارد هنگامی که در همان زمینه هایی که در آن آموزش داده می شود آزمایش کند ، اما موفقیت یادگیری انتقال کمتر اطمینان می یابد ، حتی اگر تجزیه و تحلیل آماری ، با افزایش داده ها امکان پذیر باشد ، نشان می دهد که برتری آن نشان می دهد ، برتری آن را نشان می دهد.به عنوان یک برآوردگر اولیهبر این اساس ، این مطالعه با بحث در مورد استراتژی های آینده برای مقابله با مسئله عدم تمایز متن SPS ، به عنوان مثال نتیجه گیری می کند.مهندسی ویژگی و سازگاری مدل.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
